Top 125 Applicazioni di IA Generativa

Sulla base della nostra analisi di oltre 30 casi di studio e 10 benchmark, in cui abbiamo testato e confrontato oltre 40 prodotti, abbiamo identificato 125 casi d'uso di IA generativa nelle seguenti categorie:

• Applicazioni genAI generali
• Applicazioni genAI specifiche per settore
• Applicazioni genAI specifiche per funzione aziendale

Per altre applicazioni di IA per richieste in cui esiste una sola risposta corretta (ad es., previsione o classificazione), consulta applicazioni IA.

Puoi anche visualizzare applicazioni di IA generativa, casi d'uso ed esempi reali in un elenco che puoi filtrare in base a vari criteri come funzione aziendale o settore.

Applicazioni genAI generali

> Applicazioni video

1. Generazione video

Gli strumenti di produzione video basati su IA, inclusi i generatori video IA, le piattaforme di creazione di contenuti e le soluzioni di editing, consentono alle aziende di produrre video di alta qualità, personalizzare i contenuti e ottimizzare le performance. Questi strumenti aiutano a ridurre i costi, gestire la produzione e permettono di ottenere immagini dinamiche e astratte in pochi minuti.

Abbiamo valutato i principali strumenti di generazione video IA per determinare la loro efficacia nella creazione di video dimostrativi di alta qualità per l'eCommerce.

Ogni strumento IA è stato testato utilizzando immagini stock e valutato su una scala da 10 in base a Conformità al Prompt (precisione nel seguire le istruzioni), Accuratezza Fisica (fisica e interazioni realistiche) e Integrità del Prodotto (coerenza nell'aspetto e nei dettagli). Ecco alcune nostre osservazioni:

• Problemi comuni: Molti strumenti IA hanno avuto difficoltà nel trasmettere con precisione i dettagli del prodotto, mantenere le caratteristiche specifiche del marchio e garantire la compatibilità con i prompt.
• Risultati principali: I video generati da IA non sono ancora completamente affidabili per la visualizzazione dei prodotti eCommerce senza ulteriori perfezionamenti. Migliorare i prompt e fare fine-tuning dei modelli IA può migliorare i risultati.

Esempio reale: Netflix ha utilizzato per la prima volta l'IA generativa in uno show televisivo, aggiungendo filmati generati da IA alla serie sci-fi argentina “El Eternauta”. Il co-CEO Ted Sarandos ha affermato che l'IA ha aiutato i team VFX a creare scene complesse, come un edificio che crolla, più velocemente e a un costo inferiore rispetto ai metodi tradizionali, rendendo la produzione finanziariamente possibile.

Sebbene la mossa abbia sollevato preoccupazioni sulla perdita di posti di lavoro nell'industria dell'intrattenimento, Sarandos ha detto che l'IA è pensata per supportare i creatori umani piuttosto che sostituirli.¹

Consulta Perdita di posti di lavoro dovuta all'IA per saperne di più sulle previsioni recenti su come l'IA influenzerà il mercato del lavoro.

2. Previsione video

Un sistema di previsione video basato su GAN:

• Comprende sia gli elementi temporali che spaziali di un video
• Genera la sequenza successiva basandosi su tale conoscenza (vedi figura sotto)
• Distingue tra sequenze probabili e non probabili

Le previsioni video basate su GAN possono aiutare a rilevare anomalie cruciali in un'ampia gamma di settori, inclusi sicurezza e sorveglianza.

Esempio reale: Lucid Dream Network ha migliorato la sua produzione video utilizzando lo strumento script-to-video di Pictory, che offriva modelli predefiniti e un'integrazione fluida di musica e immagini.

Questa innovazione ha aiutato l'azienda ad aumentare la produttività del 350% e ha amplificato la portata e il coinvolgimento sui social media del 500%.²

3. Editing e animazione video con IA

Oltre alla generazione, l'IA generativa può aiutare con editing, storyboarding e animazione. Questi strumenti automatizzano il movimento della telecamera, il lip-sync e le transizioni di scena.

Le applicazioni includono:

• Video di formazione aziendale automatizzati
• Riassunto di video per i social media
• Trasferimento di stile per la narrazione animata

Esempio reale: Runway Gen-3 consente l'editing video guidato da testo con coerenza di scena e controllo del movimento, riducendo i tempi di post-produzione di oltre il 70% per i team di marketing.³

> Applicazioni per immagini

4. Generazione di immagini

Con l'IA generativa, gli utenti possono trasformare il testo in immagini e generare immagini realistiche basate su un'ambientazione, soggetto, stile o posizione specificati. Pertanto, è possibile generare rapidamente il materiale visivo necessario.

È anche possibile utilizzare questi materiali visivi per scopi commerciali, rendendo la creazione di immagini generate da IA un elemento prezioso nei campi dei media, del design, della pubblicità, del marketing, dell'istruzione e altro ancora. Ad esempio, un generatore di immagini può aiutare un graphic designer a creare qualsiasi immagine di cui ha bisogno (vedi figura sotto).

Figura 1: Questa immagine generata da IA è stata prodotta basandosi sulla descrizione testuale “Teddy bears shopping for groceries in ukiyo-e style”.⁴

Esempio reale: Coca-Cola, lavorando con OpenAI e Bain & Company, ha lanciato la piattaforma “Create Real Magic”.

Utilizzando i modelli OpenAI’s GPT-4 e DALL-E per la generazione creativa, questo progetto ha permesso agli utenti di creare opere d'arte personalizzate utilizzando l'iconico immaginario Coca-Cola, come la bottiglia contour e Babbo Natale.⁵

5. Traduzione semantica da immagine a foto

Sulla base di un'immagine o schizzo semantico, è possibile produrre una versione realistica di un'immagine. Grazie al suo ruolo facilitante nella formulazione di diagnosi, questa applicazione è utile per il settore sanitario.

Figura 3: Generazione di layout di probabilità di allocazione sintetica dello spazio basati su GAN condizionali addestrati.⁶

6. Conversione da immagine a immagine

Comporta la trasformazione degli elementi esterni di un'immagine, come colore, mezzo o forma, preservandone gli elementi costitutivi.

Un esempio di tale conversione sarebbe trasformare un'immagine diurna in un'immagine notturna. Questo tipo di conversione può anche essere utilizzato per manipolare gli attributi fondamentali di un'immagine, colorarla o cambiarne lo stile.

7. Aumento della risoluzione dell'immagine (super-risoluzione)

L'IA generativa impiega vari metodi per generare nuovi contenuti a partire da contenuti esistenti. Le Generative Adversarial Networks (GAN) sono uno di questi metodi. Una GAN è composta da un generatore e un discriminatore che crea nuovi dati e ne garantisce il realismo.

Il metodo basato su GAN consente di creare una versione ad alta risoluzione di un'immagine attraverso le Super-Resolution GAN. Questo metodo è utile per produrre versioni di alta qualità di materiale d'archivio e/o materiale medico che non è economico salvare in formato ad alta risoluzione. Un altro caso d'uso è per scopi di sorveglianza.

8. Co-piloti di progettazione IA

Gli strumenti creativi di progettazione IA generativa possono automatizzare layout, abbinamento dei colori e creazione di modelli mantenendo la coerenza del marchio.

Le applicazioni includono:

• Da testo a modello per presentazioni e social media
• Generazione dell'identità del marchio
• Progettazione A/B dinamica per campagne

Esempio reale: Figma IA genera layout automatici e abbinamenti tipografici basati su prompt testuali, riducendo i tempi di progettazione per i team di marketing.⁷

9. Generazione di forme 3D

In quest'area, la ricerca è in corso per creare versioni 3D di alta qualità di oggetti. Utilizzando la generazione di forme basata su GAN, si possono ottenere forme migliori in termini di somiglianza con la fonte. Inoltre, è possibile generare e manipolare forme dettagliate per creare la forma desiderata.

Le applicazioni includono:

• Visualizzazione immobiliare
• Progettazione di prodotto e produzione di gemelli digitali
• Turismo virtuale e formazione basata sulla simulazione

Esempio reale: Luma IA utilizza il Gaussian Splatting per ricostruire spazi 3D fotorealistici per il marketing digitale e gli ambienti di gaming.⁸

Figura 4: SP-GAN: Generazione e manipolazione di forme 3D guidata da sfera.⁹

> Applicazioni audio

10. Generatore text-to-speech

Le GAN consentono la produzione di audio vocale realistico. Per ottenere risultati realistici, i discriminatori fungono da istruttori che accentuano, intonano e/o modulano la voce.

La generazione TTS ha molteplici applicazioni aziendali, come istruzione, marketing, podcasting e pubblicità. Ad esempio, un educatore può convertire i suoi appunti delle lezioni in materiale audio per renderli più attraenti, e lo stesso metodo può anche essere utile per creare materiali didattici per non vedenti. Oltre a eliminare la spesa per doppiatori e attrezzature, il TTS offre anche alle aziende molte opzioni in termini di lingua e repertorio vocale.

Utilizzando questa tecnologia, migliaia di libri sono stati convertiti in audiolibri.¹⁰

Scopri di più sulle capacità dei large language models nella generazione di testo.

Esempio reale: Twilio ha migliorato le sue capacità di sintesi vocale attraverso la collaborazione con Amazon Polly, un servizio text-to-speech basato su cloud.

Questa partnership ha introdotto più di 50 voci in 25 lingue sulla piattaforma di Twilio e ha fornito agli sviluppatori nuove API per un controllo più avanzato della sintesi vocale nelle loro applicazioni vocali.¹¹

11. Conversione speech-to-speech

Un'applicazione audio dell'IA generativa consiste nel generare voci da fonti audio esistenti. Con la conversione STS, è possibile creare facilmente e rapidamente voci fuori campo, il che è vantaggioso per settori come il gaming e il cinema.

Con questi strumenti, è possibile generare voci fuori campo per un documentario, uno spot pubblicitario o un gioco senza assumere un doppiatore.

12. Generazione musicale

L'IA generativa è utile anche nella produzione musicale. Gli strumenti di generazione musicale possono essere utilizzati per generare nuovo materiale musicale per pubblicità o altri scopi creativi.

In questo contesto, tuttavia, rimane un importante ostacolo da superare, ossia la violazione del copyright derivante dall'inclusione di opere protette da copyright nei dati di addestramento. Scopri di più sull'etica dell'IA.

> Applicazioni basate su testo

13. Generazione di idee

L'output degli LLM potrebbe non essere adatto alla pubblicazione a causa di problemi come allucinazioni, copyright, ecc. Tuttavia, la generazione di idee è probabilmente il caso d'uso più comune per la generazione di testo. Lavorare con le macchine nell'ideazione consente agli utenti di esplorare rapidamente lo spazio delle soluzioni.

È sorprendente farsi aiutare da una macchina per diventare più creativi come esseri umani. Ciò è possibile perché le capacità dell'IA generativa sono piuttosto diverse (ad esempio, più flessibili, meno affidabili) da come tipicamente pensiamo alle capacità delle macchine.¹²

14. Generazione di testo

I ricercatori si sono rivolti alle GAN per offrire alternative alle carenze degli algoritmi ML allo stato dell'arte. Le GAN sono anche addestrate per la generazione di testo, oltre al loro uso iniziale per scopi visivi.

Creare dialoghi, titoli o pubblicità tramite IA generativa è una pratica comune nei settori del marketing, del gaming e della comunicazione.

Un chiaro esempio di IA generativa in azione è l'uso di assistenti email IA per generare il testo delle email. Gli assistenti email IA aiutano gli utenti a risparmiare tempo generando email complete e ben scritte a partire da brevi prompt, garantendo un tono e una qualità costanti.

Offrono anche suggerimenti di risposta sensibili al contesto per le email in arrivo, consentendo risposte rapide ed efficienti ai messaggi di routine.

Ad esempio, uno studio del 2025 ha indagato se le persone riescono a distinguere tra le risposte terapeutiche scritte da terapeuti esperti e quelle generate da ChatGPT, come queste risposte si allineano ai principi terapeutici chiave e quali sono le loro differenze linguistiche.

In un ampio campione, i risultati hanno mostrato che i partecipanti raramente riuscivano a distinguere tra le risposte generate dall'IA e quelle dei terapeuti, e le risposte di ChatGPT sono state valutate più in alto in termini di qualità terapeutica. L'analisi linguistica suggerisce che la superiore contestualizzazione dell'IA può contribuire alla sua efficacia.

Sebbene questi risultati evidenzino il potenziale dell'IA generativa per migliorare la psicoterapia, le preoccupazioni etiche come la tecnofobia e l'equilibrio tra creatività e pratica basata sull'evidenza devono essere affrontate con attenzione man mano che il ruolo dell'IA nella salute mentale continua a evolversi.¹³

Esempio reale: Brain2Qwerty di Meta IA decodifica le frasi dall'attività cerebrale durante la digitazione, utilizzando segnali non invasivi di elettroencefalografia (EEG) e magnetoencefalografia (MEG).

A differenza dei metodi precedenti che richiedevano agli utenti di immaginare movimenti o concentrarsi su stimoli esterni, Brain2Qwerty interpreta i movimenti naturali di digitazione, rendendo la decodifica delle onde cerebrali più intuitiva. Il modello è composto da tre moduli chiave:

• Modulo di convoluzione: Estrae caratteristiche spaziali e temporali dai segnali EEG e MEG.
• Modulo Transformer: Elabora le sequenze di input per migliorare la comprensione e l'espressione.
• Modulo Language Model: Utilizza un language model a livello di caratteri pre-addestrato per perfezionare e migliorare l'accuratezza del testo.

Nelle valutazioni, Brain2Qwerty ha raggiunto un tasso di errore per carattere (CER) del 67% utilizzando EEG e del 32% con MEG, mentre il partecipante con le migliori prestazioni ha raggiunto un CER del 19% in condizioni ottimali.

Sebbene promettente, l'approccio presenta sfide, tra cui la necessità di decodifica in tempo reale, la portabilità e la disponibilità limitata delle apparecchiature MEG e ulteriori test per individui con disabilità motorie o del linguaggio.¹⁴

Esplora altri esempi di large language model e applicazioni, come la generazione di testo.

15. Creazione di contenuti personalizzati

Può essere utilizzata per generare contenuti personalizzati per gli individui in base alle loro preferenze personali, interessi o ricordi. Questo contenuto può essere sotto forma di testo, immagini, musica o altri media, e può essere utilizzato per:

• Post sui social media
• Articoli di blog
• Raccomandazioni di prodotti

La creazione di contenuti personali con l'IA generativa ha il potenziale per fornire contenuti altamente personalizzati e pertinenti.

16. Analisi del sentiment/classificazione del testo

L'analisi del sentiment, nota anche come opinion mining, utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale e il text mining per decifrare il contesto emotivo del materiale scritto.

L'IA generativa può essere utilizzata nell'analisi del sentiment generando dati testuali sintetici etichettati con vari sentiment (ad es., positivo, negativo, neutro). Questi dati sintetici possono quindi essere utilizzati per addestrare modelli di deep learning a eseguire l'analisi del sentiment su dati testuali del mondo reale.

Può anche essere utilizzata per generare testi specificamente progettati per trasmettere un particolare sentiment. Ad esempio, un sistema di IA generativa potrebbe essere utilizzato per creare post sui social media intenzionalmente positivi o negativi, con l'obiettivo di influenzare l'opinione pubblica o modellare il sentiment di una particolare conversazione.

Questi possono essere utili per mitigare il problema dello squilibrio dei dati per l'analisi del sentiment delle opinioni degli utenti (come nella figura sotto) in molti contesti, come l'istruzione e i servizi ai clienti.

Figura 5: L'impatto della generazione di testo sintetico per l'analisi del sentiment utilizzando modelli basati su GAN.

17. Ricerca intelligente

La ricerca intelligente sfrutta l'elaborazione del linguaggio naturale e il machine learning per fornire risultati precisi e sensibili al contesto. A differenza delle tradizionali ricerche per parole chiave, comprende l'intento dell'utente, elabora le query in linguaggio naturale e fornisce risultati basati sul significato piuttosto che sulla corrispondenza esatta delle parole.

Funzionalità come il completamento automatico, i suggerimenti in tempo reale e il filtro a faccette consentono agli utenti di perfezionare le ricerche. Inoltre, può supportare input vocali e visivi.

La ricerca intelligente è ampiamente applicata in tutti i settori. Nell'eCommerce, può aiutare i clienti a individuare i prodotti in modo efficiente, mentre negli ambienti aziendali consente un facile recupero di documenti e risorse.

Esempio reale: Booking.com ha introdotto Smart Filters, uno strumento che consente agli utenti di esprimere le proprie preferenze in linguaggio naturale direttamente all'interno di una casella di ricerca.

Ad esempio, un viaggiatore che pianifica un weekend ad Amsterdam potrebbe cercare “hotel con una palestra eccellente e vista sul canale dalla camera”. Smart Filters analizza quindi l'input, identifica l'intento dell'utente e applica i filtri più pertinenti dall'inventario di Booking.com.¹⁵

> Applicazioni basate su codice

18. Generazione di codice

Ancileo, un fornitore di software per compagnie assicurative, ha utilizzato Amazon Q per migliorare l'efficienza dei suoi sviluppatori. Amazon Q ha aiutato gli sviluppatori a risolvere i problemi di codice più velocemente, riducendo i tempi di risoluzione dei problemi del 30%.

Inoltre, Ancileo ha integrato sistemi di ticketing e documentazione per migliorare i processi di onboarding e semplificare la comunicazione interna.

L'IA generativa migliora lo sviluppo software generando automaticamente codice, riducendo così la necessità di programmazione manuale.

Figura 6: Generazione di un modulo HTML e codice JavaScript di invio con ChatGPT di OpenAI.

Esempio reale: Amazon ha introdotto Amazon Q, uno strumento basato sull'IA che riduce significativamente il tempo e lo sforzo necessari per aggiornare software fondamentali come Java.

Questo strumento automatizza le trasformazioni del codice, riducendo il tempo di aggiornamento da 50 giorni di sviluppo a poche ore e facendo risparmiare circa 4.500 anni di lavoro di sviluppo.

In sei mesi, Amazon ha modernizzato oltre la metà dei suoi sistemi Java, migliorando la sicurezza e riducendo i costi infrastrutturali, con un conseguente risparmio annuo di $260 milioni in efficienza. Questo evidenzia come l'IA possa guidare importanti miglioramenti della produttività nella manutenzione del software per le grandi imprese.¹⁶

19. Completamento del codice

Uno degli usi più semplici dell'IA generativa per la programmazione è suggerire completamenti di codice mentre gli sviluppatori digitano. Ciò può far risparmiare tempo e ridurre gli errori, specialmente per compiti ripetitivi o noiosi.

20. Revisione del codice

L'IA generativa può anche essere utilizzata per effettuare controlli di qualità del codice esistente e ottimizzarlo, sia suggerendo miglioramenti sia generando implementazioni alternative più efficienti o più facili da leggere.

21. Correzione di bug

Può aiutare a identificare e correggere i bug nel codice generato analizzando i pattern di codice, individuando potenziali problemi e suggerendo correzioni.

22. Refactoring del codice

L'IA generativa può essere utilizzata per automatizzare il processo di refactoring del codice, rendendolo più facile da mantenere e aggiornare.

23. Controllo dello stile del codice

L'IA generativa può analizzare il codice per verificarne l'aderenza alle linee guida dello stile di codifica, garantendo coerenza e leggibilità in tutta la codebase.

24. Generazione di casi di test

Strumenti generativi come ChatGPT possono aiutare a generare casi di test basati sui requisiti degli utenti o sulle user story, fornire una chiara descrizione della funzionalità dell'applicazione e proporre molteplici scenari e casi di test per coprire vari aspetti dell'applicazione.

Esempio reale: I team di Anthropic applicano Claude Code in un'ampia gamma di funzioni, tra cui ingegneria, progettazione di prodotto, marketing, legale e data science, per aumentare l'efficienza, ridurre il carico di lavoro manuale e supportare l'esecuzione indipendente dei compiti.

I team tecnici lo utilizzano per la prototipazione rapida, il debugging, la generazione di test, l'automazione delle infrastrutture e la navigazione di codebase complesse, spesso accelerando i cicli di sviluppo e migliorando la qualità del codice.

I team non tecnici come quelli legali e di marketing lo utilizzano per costruire strumenti interni, automatizzare processi ripetitivi e condurre esperimenti senza richiedere competenze di ingegneria del software.¹⁷

25. Generazione di codice di test

Strumenti come ChatGPT possono convertire le descrizioni in linguaggio naturale in script di automazione dei test. Comprendendo i requisiti descritti in linguaggio semplice, possono tradurli in comandi specifici o frammenti di codice nel linguaggio di programmazione o nel framework di automazione dei test desiderato.

Figura 7: NLP per script di test tramite ChatGPT-4.

26. Manutenzione degli script di test

ChatGPT può aiutare a gestire gli script di test individuando codice obsoleto o duplicato, offrendo miglioramenti e aggiornandoli automaticamente in base ai nuovi requisiti.

27. Documentazione dei test

I modelli di IA generativa possono generare dati di test realistici in base ai parametri di input, come la creazione di indirizzi email validi, nomi, luoghi e altri dati di test conformi a pattern o requisiti specifici.

28. Analisi dei risultati dei test

ChatGPT e altri strumenti simili possono analizzare i risultati dei test e fornire un riepilogo, incluso il numero di test superati/falliti, la copertura dei test e i potenziali problemi.

> Altre applicazioni

29. IA conversazionale

Un altro caso d'uso dell'IA generativa riguarda la generazione di risposte all'input dell'utente sotto forma di linguaggio naturale. Questo tipo è comunemente utilizzato nei chatbot e negli assistenti virtuali, progettati per fornire informazioni, rispondere a domande o eseguire compiti per gli utenti attraverso interfacce conversazionali come finestre di chat o assistenti vocali.

ChatGPT è un esempio popolare di IA conversazionale. Offre una conversazione altamente informativa e integrata agli utenti, come discussioni filosofiche. Ad esempio, puoi vedere una chat con ChatGPT qui sotto.

Figura 8: Una conversazione con ChatGPT.

Esempio reale: O2, fornitore britannico di servizi di telecomunicazioni, e l'agenzia creativa IA di VCCP, Faith, hanno lanciato una campagna innovativa per combattere i truffatori telefonici utilizzando Daisy, un'IA conversazionale realistica. Daisy è progettata per coinvolgere i truffatori in lunghe conversazioni, proteggendo così il pubblico dalle frodi.

Ispirata a una nonna reale e modellata sugli stereotipi che i truffatori hanno delle vittime anziane, Daisy interagisce con i truffatori in tempo reale, condividendo storie inventate, dati bancari falsi e hobby come il lavoro a maglia. Ingannando i truffatori e facendo loro credere di aver preso di mira una persona reale, Daisy interrompe le loro operazioni ed evidenzia le tattiche comuni per educare il pubblico alla prevenzione delle truffe.

La creazione di Daisy ha coinvolto tecnologia IA avanzata, tra cui un large language model per la sua personalità, un modello di diffusione per immagini fotorealistiche e la modellazione vocale basata sulla nonna di un dipendente VCCP.¹⁸

30. Sintesi dei dati

L'IA generativa può produrre dati sintetici che imitano le statistiche del mondo reale senza fare affidamento su punti dati reali, rendendola utile per l'addestramento di modelli, la privacy dei dati e le attività di NLP.

31. Visualizzazione dei dati

Alcuni modelli generativi come ChatGPT possono eseguire la visualizzazione dei dati, utile in molti ambiti. Può essere utilizzato per caricare dataset, eseguire trasformazioni e analizzare i dati utilizzando librerie Python come pandas, numpy e matplotlib.

Puoi chiedere a ChatGPT Code Interpreter di eseguire determinate attività di analisi, e scriverà ed eseguirà il codice Python appropriato. Inoltre, puoi chiedere al modello di visualizzare i tuoi dati in un formato preferito.

Figura 9: Analisi dei dati con ChatGPT code interpreter.

32. Conversione di file

ChatGPT code interpreter può convertire file tra diversi formati, a condizione che le librerie necessarie siano disponibili e l'operazione possa essere eseguita utilizzando codice Python.

33. Risoluzione di problemi matematici

Generalmente, i large language model sono in grado di comprendere domande matematiche e risolverle. Questo include problemi di base ma anche complessi, a seconda del modello. Di seguito un esempio delle capacità di ChatGPT in questo ambito.

Figura 10: Risoluzione di problemi matematici con i plugin ChatGPT di OpenAI.¹⁹

34. Assistenti IA multimodali

Recenti progressi, come OpenAI's GPT-4o, Google Gemini 1.5 Pro, e Anthropic Claude 3.5, hanno unificato la comprensione di testo, immagini e audio in un unico modello. Questi assistenti multimodali elaborano e generano simultaneamente più formati.

Le applicazioni includono:

• Chat vocale e video in tempo reale con ragionamento contestuale
• Risposta a domande visive e interpretazione di grafici
• Sistemi di assistenza clienti "vedi, ascolta, rispondi"

Esempio reale: OpenAI's GPT-4o integra riconoscimento vocale, visione e generazione di testo, consentendo agli utenti di sostenere conversazioni parlate naturali con analisi visiva in tempo reale di oggetti o documenti.²⁰

Applicazioni genAI specifiche per settore

> Applicazioni sanitarie

35. Scoperta e sviluppo di farmaci

Sfruttare la potenza degli algoritmi di IA generativa per trovare potenziali candidati farmaci e testarne l'efficacia con simulazioni al computer potrebbe accelerare enormemente il processo di scoperta di nuovi farmaci, dalle sperimentazioni precliniche sugli animali ai test clinici sugli esseri umani.

Esempio reale: LeewayHertz²¹ sviluppa agenti IA e copiloti personalizzati per semplificare la scoperta di farmaci e aiutare le aziende a risparmiare tempo e risorse in varie fasi:

• Identificazione del target: Analizza i dati biologici per identificare e dare priorità a target farmacologici promettenti.
• Ottimizzazione dei lead: Esamina librerie chimiche, genera nuove molecole e ottimizza le proprietà molecolari.
• Valutazione preclinica: Predice il comportamento del farmaco e le potenziali interazioni, garantendo sicurezza ed efficacia.
• Riposizionamento dei farmaci: Trova nuove applicazioni per farmaci esistenti analizzando database e percorsi delle malattie.
• Progettazione di studi clinici: Analizza i dati dei pazienti per progettazioni mirate degli studi, migliorando efficienza e tassi di successo.

Il software di IA generativa aiuta anche a progettare nuove biomolecole, proteine e agenti terapeutici integrando conoscenze biologiche e dati biomedici strutturati (ad es., modelli generativi aumentati da grafi di conoscenza per la scoperta mirata di farmaci).²²

Le applicazioni includono:

• Generazione di molecole su misura con maggiore rilevanza biologica.
• Progettazione di terapie multi-target.
• Generazione di enzimi e biomateriali personalizzati.

36. Medicina personalizzata

Un'altra applicazione dell'IA generativa nella medicina personalizzata è creare modelli che possano fungere da chatbot medici per comprendere i sintomi dei pazienti e produrre diagnosi con crescente accuratezza basate sulle dichiarazioni dei pazienti e sui risultati dei test.²³ Inoltre, questi modelli possono elaborare piani di trattamento individualizzati, personalizzati in base alla storia medica, ai sintomi e ad altri fattori del paziente.

Esempio reale: AI4BetterHearts è un'iniziativa globale guidata dalla Novartis Foundation, Microsoft IA for Health e altri partner per migliorare la salute cardiovascolare unendo e analizzando i dati sulla salute del cuore.

La collaborazione mira ad abbattere i silos di dati e a sfruttare il machine learning per trasformare i sistemi sanitari da reattivi a preventivi. Collaborando con il Health Systems Innovation Lab di Harvard, l'iniziativa esamina le prestazioni dei sistemi sanitari in 80 paesi, con approfondimenti che integrano l'AI4HealthyCities Health Equity Network.²⁴

37. Imaging medico migliorato

Combinando la potenza del machine learning con le tecnologie di imaging medico, come le scansioni TC e MRI, gli algoritmi di IA generativa possono aumentare la precisione dell'imaging medico, producendo risultati migliori.

38. Gestione della salute della popolazione

L'uso dell'IA generativa in sanità può anche portare a una migliore gestione della salute a livello di popolazione, consentendo ai responsabili politici di:

• Accedere a informazioni demografiche più dettagliate
• Progettare iniziative di sanità pubblica mirate che vadano a beneficio delle comunità svantaggiate.

Esempio reale: BCG e Zeiss hanno sviluppato un'applicazione di IA generativa per aiutare i professionisti sanitari a fornire risposte accurate e tempestive alle richieste dei pazienti.

Questo strumento IA genera risposte basate su materiali pre-approvati e garantisce che vengano fornite informazioni accurate ai pazienti. Sulla base dei primi feedback, il 79% delle risposte generate dall'IA è risultato pronto per essere inviato senza modifiche.

L'applicazione mira a migliorare il coinvolgimento dei pazienti e a consentire ai medici di concentrarsi maggiormente sulla cura del paziente, aumentando potenzialmente la domanda di trattamenti.²⁵

39. Chatbot IA per il controllo dei sintomi

I chatbot per la valutazione dei sintomi sono progettati per aiutare le persone a comprendere e gestire la propria salute ponendo domande, fornendo raccomandazioni e, quando necessario, mettendo in contatto gli utenti con professionisti sanitari.

Questi chatbot offrono una guida medica immediata e informazioni preliminari affinché i pazienti adottino un approccio proattivo alla propria salute. Analizzando i sintomi, possono anche aiutare a identificare precocemente potenziali problemi di salute e fornire consigli personalizzati.

Tuttavia, l'uso di questi strumenti comporta notevoli limitazioni:

• Accuratezza diagnostica limitata: I controllori dei sintomi potrebbero non avere la competenza dei professionisti medici, rendendo la loro accuratezza diagnostica inaffidabile per condizioni gravi. Gli utenti dovrebbero usarli con cautela e non come sostituti del parere professionale.
• Mancanza di empatia: Questi strumenti non possono fornire il supporto emotivo, la rassicurazione o la guida personalizzata che offrono i professionisti sanitari, limitando la loro capacità di soddisfare i bisogni emotivi dei pazienti.
• Dipendenza eccessiva dai chatbot: Fare affidamento sui chatbot per consigli medici può portare ad ansia da informazioni generiche o imprecise e scoraggiare la ricerca di cure mediche adeguate quando necessario.
• Preoccupazioni legali e sulla privacy: Errori nei consigli o nella gestione dei dati personali potrebbero comportare problemi legali, specialmente in regioni con leggi severe sulla privacy come l'HIPAA. Una progettazione adeguata deve dare priorità alla conformità e alla sicurezza dei dati.

40. Agenti IA in sanità

Gli agenti IA in sanità possono pianificare appuntamenti, documentare le informazioni sui pazienti, supportare la diagnosi attraverso l'imaging medico, personalizzare i piani di trattamento, assistere nella scoperta di farmaci e automatizzare processi come la fatturazione, la gestione delle richieste e le autorizzazioni preventive.

Questi agenti migliorano anche il coinvolgimento dei pazienti attraverso il supporto conversazionale, forniscono monitoraggio sanitario in tempo reale, offrono assistenza per la salute mentale, rilevano anomalie nella fatturazione e si integrano con sistemi come le Cartelle Cliniche Elettroniche (EHR) per supportare il coordinamento delle cure e migliorare il processo decisionale.

41. Automazione della documentazione normativa

L'automazione della documentazione normativa si riferisce all'uso di strumenti basati su IA per creare, revisionare e gestire documenti relativi alla conformità in settori regolamentati come sanità e farmaceutica.

Con questa automazione, le organizzazioni possono ridurre lo sforzo manuale, garantire la coerenza con i contenuti approvati e accelerare la stesura di rapporti di studi clinici, submission normative e documenti di conformità.

Esempio reale: Novo Nordisk ha adottato Anthropic's Claude per assistere nella stesura dei rapporti di studi clinici, riducendo il processo da settimane a minuti.

Riducendo il numero di redattori da oltre 50 a tre, l'azienda ha ottenuto una riduzione del 94% del personale e un risparmio sui costi del 92%, mantenendo l'accuratezza attraverso la supervisione umana.

Sfruttano la generazione aumentata da recupero (RAG) per mitigare le allucinazioni dell'IA, garantendo che i contenuti precedentemente approvati vengano riutilizzati in modo coerente. Questo approccio ha contribuito a migliorare l'efficienza nella documentazione normativa, dimostrando come la collaborazione tra IA e uomo possa guidare processi di conformità più rapidi ed economici.²⁶

42. Generazione di dati sintetici in sanità

Invece di produrre dati sintetici generici, l'IA ora genera dataset sintetici multi-modalità per la ricerca medica, l'addestramento e la validazione dei sistemi di IA clinica, affrontando efficacemente i vincoli di privacy mantenendo il realismo clinico.

I casi d'uso includono:

• Sviluppo aumentato dall'IA di simulazioni di malattie sintetiche.
• Imaging sintetico, dati di serie temporali EHR e dati di segnali.

> Applicazioni per l'istruzione

43. Lezioni personalizzate

Sfruttando l'IA generativa per l'istruzione, piani di lezione personalizzati possono fornire agli studenti l'istruzione più efficace e su misura possibile.

Questi piani sono elaborati analizzando i dati degli studenti come le loro prestazioni passate, le competenze e qualsiasi feedback che abbiano fornito sul contenuto del curriculum. Ciò aiuta a garantire che ogni studente, in particolare quelli con disabilità, riceva un'esperienza individualizzata progettata per massimizzare il successo.

44. Progettazione dei corsi

Dalla progettazione di programmi e valutazioni alla personalizzazione del materiale didattico in base alle esigenze individuali degli studenti, l'IA generativa può contribuire a rendere l'insegnamento più efficiente ed efficace.

Se combinata con diversi tipi di realtà virtuale, può anche creare simulazioni realistiche che coinvolgeranno ulteriormente gli studenti nel processo.

45. Creazione di contenuti per corsi

L'IA generativa consente la creazione rapida di materiali didattici diversificati, inclusi quiz e revisioni dei concetti. Ciò aiuterebbe gli educatori a generare rapidamente contenuti unici.

Inoltre, l'IA può generare script per lezioni video o podcast, semplificando la creazione di contenuti multimediali per i corsi online (vedi figura sotto).

Figura 11: Un esempio di contenuti didattici generati dall'IA da NOLEJ.

46. Tutoraggio

Il tutoraggio generato dall'IA può consentire agli studenti di interagire con un tutor virtuale e ricevere feedback in tempo reale nel comfort delle proprie case. Ciò lo rende una soluzione ideale per quei bambini che potrebbero non avere accesso all'istruzione tradizionale in presenza.

Esempio reale: Khan Academy sfrutta GPT-4 nel suo assistente IA, Khanmigo, che funge da tutor virtuale per gli studenti e da supporto per gli insegnanti, rispondendo a diverse esigenze educative.

Khanmigo facilita un apprendimento più profondo ponendo domande individualizzate e contestualizzando la rilevanza dei contenuti. I primi risultati mostrano promettenti miglioramenti nel coinvolgimento degli studenti e nei risultati di apprendimento. Khanmigo aiuta anche gli insegnanti a creare materiali didattici e a personalizzare le esperienze di apprendimento (vedi figura sotto).

Figura 12: Generazione personalizzata di domande di Khanmigo di Khan Academy per un apprendimento più profondo.²⁷

Esempio reale: Uno studio condotto in Nigeria ha valutato l'impatto dell'IA generativa sui risultati di apprendimento degli studenti nell'istruzione secondaria. L'intervento ha previsto l'uso di Microsoft Copilot, basato su GPT-4, come tutor virtuale per l'insegnamento della lingua inglese in un programma pomeridiano di sei settimane. Lo studio ha utilizzato uno studio randomizzato controllato in nove scuole pubbliche.

I risultati indicano che gli studenti che hanno partecipato al programma hanno registrato miglioramenti statisticamente significativi nella competenza in inglese, nell'alfabetizzazione digitale e nella conoscenza dell'intelligenza artificiale.

L'approccio ha combinato il tutoraggio basato sull'IA con la supervisione degli insegnanti e l'allineamento al curriculum. Lo studio ha inoltre rilevato che il programma è stato economicamente vantaggioso rispetto agli interventi tradizionali.

Questi risultati suggeriscono che l'IA generativa, se integrata in programmi educativi strutturati, può offrire un metodo praticabile per supportare l'apprendimento in contesti con risorse educative limitate.²⁸

47. Protezione della privacy dei dati per modelli analitici

Un vantaggio dell'uso dell'IA generativa per creare set di dati di addestramento è che può aiutare a proteggere la privacy degli studenti. Una violazione dei dati o un incidente di hacking può rivelare dati del mondo reale contenenti informazioni personali sui bambini in età scolare.

I dati sintetici generati dall'IA, derivati dall'apprendimento di pattern del mondo reale, aiutano a garantire l'anonimato e a salvaguardare la privacy degli studenti. I set di dati sintetici prodotti da modelli generativi sono efficaci e utili per addestrare altri algoritmi, oltre a essere sicuri e protetti da usare.

48. Ripristino di vecchi materiali didattici

L'IA generativa può migliorare la qualità di materiali didattici obsoleti o di bassa qualità, come documenti storici, fotografie e filmati.

Utilizzando l'IA per migliorare la risoluzione di questi materiali, possono essere portati agli standard moderni ed essere più coinvolgenti per gli studenti abituati a media di alta qualità.

> Applicazioni per la moda

49. Progettazione creativa per stilisti

Dalla creazione di stili innovativi al perfezionamento e all'ottimizzazione di look esistenti, la tecnologia consente ai designer di rimanere al passo con le ultime tendenze preservando la loro creatività nel processo. Ciò può essere fatto attraverso una varietà di tecniche, come il design generativo unico o il trasferimento di stile da altre fonti.

Esempio reale: ClothingGAN è uno strumento IA progettato per generare design di abbigliamento creativi. La piattaforma utilizza le risorse di GitHub e consente ai designer di creare design innovativi e unici in modo efficiente (vedi figura sotto).

Figura 13: Capi generati da ClothingGAN.

50. Trasformare schizzi in immagini a colori

Utilizzando l'IA generativa, l'industria della moda può risparmiare tempo prezioso e risorse trasformando rapidamente gli schizzi in immagini vivaci.

51. Generare modelli di moda rappresentativi

Sfruttando l'IA generativa per creare una varietà di modelli di moda, le aziende di moda possono servire meglio la loro diversificata base di clienti e mostrare accuratamente i loro prodotti in modo più autentico. Possono utilizzare tali modelli per opzioni di prova virtuale per i clienti o per il rendering 3D di un capo.

Esempio reale: La fotografa di Miami Dahlia Dreszer incorpora l'IA generativa nella sua pratica artistica, trattandola come un mezzo aggiuntivo accanto alla fotografia. Per la sua mostra "Bringing the Outside In", ha addestrato modelli IA sul suo stile visivo, ha prodotto un'opera generata dall'IA e ha creato un clone IA per guidare i visitatori e rispondere alle domande.

Considera l'IA come uno strumento che può accelerare la generazione di idee, ampliare le possibilità creative e supportare la sperimentazione, pur riconoscendone i limiti, come output imprevedibili e ridotto controllo artistico.

Dreszer sostiene che l'IA richiede un lavoro significativo e dovrebbe essere intesa come parte di un lungo processo creativo piuttosto che come una scorciatoia. Vede il momento attuale come una fase iniziale nella più ampia integrazione dell'IA nei flussi di lavoro artistici, con gli artisti che determinano come adattarsi a strumenti in rapida evoluzione.²⁹

52. Marketing e analisi delle tendenze per i marchi di moda

L'IA generativa può aiutare l'analisi delle tendenze nella moda:

• Combinando una varietà di tecniche, come il machine learning e la programmazione probabilistica. Queste tecniche consentono potenti modelli generativi che tengono conto dei desideri dei clienti nel business della moda.
• Generando opzioni profondamente personalizzate per specifici desideri dei consumatori che vanno oltre ciò che l'analisi tradizionale e gli algoritmi di domanda dei clienti possono fare.

Migliora anche le capacità di marketing della moda:

• Utilizzando l'analisi dei dati, l'elaborazione del linguaggio naturale e il machine learning per creare una gamma di prodotti altamente personalizzata e su misura per il pubblico target.
• Progettando email, pagine web, didascalie e annunci pubblicitari personalizzati in base agli interessi e alle preferenze specifici di una persona al fine di coinvolgerla.
• Elaborando contenuti di marketing e pubblicitari creativi e autentici che probabilmente domineranno i risultati di ricerca.

53. Cosmetica con IA generativa

Molte aziende nel settore cosmetico stanno sfruttando l'IA generativa, con un'azienda che sta rivoluzionando lo sviluppo dei profumi automatizzando la formulazione, riducendo i tempi di produzione e cambiando il modo in cui le fragranze vengono progettate e valutate.

Esempio reale: Aziende come Osmo utilizzano il machine learning per analizzare le molecole degli odori e generare fragranze personalizzate in meno di 48 ore, aggirando così il tradizionale processo di mesi che prevede l'invecchiamento delle materie prime e la composizione manuale.

I principali attori del settore, tra cui Givaudan, DSM-Firmenich, IFF e Symrise, integrano l'IA nei controlli normativi, nella selezione degli ingredienti e nell'ottimizzazione delle fragranze.³⁰

> Applicazioni bancarie

54. Rilevamento delle frodi

L'IA generativa offre alle banche un potente strumento per rilevare transazioni sospette o fraudolente, migliorando così la loro capacità di combattere la criminalità finanziaria. Addestrare le GAN allo scopo di rilevare le frodi, utilizzandole con un set di addestramento di transazioni fraudolente, aiuta a identificare le transazioni sottorappresentate.

Esempio reale: Stripe ha integrato OpenAI's GPT-4 per migliorare la sua capacità di rilevare attività dannose e comprendere le esigenze degli utenti analizzando grandi quantità di dati, con risposte più mirate e accurate alle richieste dei clienti.

Analizzando la sintassi dei post di Discord, GPT-4 segnala gli account sospetti affinché il team antifrode di Stripe li esamini. GPT-4 analizza anche le comunicazioni in entrata per identificare attività malevole coordinate, supportando Stripe nella gestione delle frodi.

L'integrazione di GPT-4 ha migliorato l'efficienza operativa di Stripe con un'assistenza clienti più personalizzata e capacità avanzate di rilevamento delle frodi per mantenere una piattaforma sicura.³¹

55. Gestione del rischio

Sfruttando le GAN, è possibile calcolare stime del valore a rischio (value-at-risk) che mostrano il potenziale ammontare di perdita in determinati periodi o costruire scenari economici per la previsione dei mercati finanziari.

Le GAN aiutano anche a comprendere la volatilità generando nuove situazioni free da presupposti, basate sulle tendenze dei dati storici.

56. Generare spiegazioni chiare per il rifiuto di un prestito

I decisori e i richiedenti il prestito hanno bisogno di comprendere le spiegazioni delle decisioni basate sull'IA, incluso il motivo per cui le richieste di prestito sono state respinte. Una GAN condizionale è uno strumento utile per creare spiegazioni del rifiuto chiare per il richiedente, come nella figura sottostante.

Figura 14: Generare spiegazioni chiare per il rifiuto di prestiti utilizzando le Generative Adversarial Networks.³²

57. Protezione della privacy dei dati

I dati sintetici generati dall'IA possono aiutare le banche a gestire le sfide della privacy dei dati creando dataset condivisibili e conformi alla privacy, ideali per addestrare modelli per la valutazione del credito.

Per ulteriori informazioni, puoi consultare:

• Applicazioni dell'IA generativa nei servizi finanziari

> Applicazioni per il gaming

58. Generazione procedurale di contenuti

L'IA generativa può generare contenuti di gioco, come livelli, mappe e missioni, sulla base di regole e criteri predefiniti. Ciò può aiutare gli sviluppatori di giochi a creare esperienze di gioco più varie e interessanti.

Esempio reale: Ubisoft ha sfruttato l'IA generativa per creare i personaggi non giocanti (NPC) in Watch Dogs: Legion.

Ogni personaggio del gioco è stato progettato in modo unico con aspetti, comportamenti e retroscena distinti. Questo processo ha aumentato il realismo e l'immersione del gioco, rendendo l'esperienza del giocatore più dinamica e coinvolgente.

59. Analisi del comportamento dei giocatori

Può essere utilizzata per analizzare i dati dei giocatori, come i pattern di gioco e le preferenze, per fornire esperienze di gioco personalizzate. Ciò può aiutare gli sviluppatori di giochi ad aumentare il coinvolgimento e la fidelizzazione dei giocatori.

60. Comportamento dei personaggi non giocanti (NPC)

L'IA generativa può creare comportamenti NPC realistici e dinamici, come l'IA nemica e le interazioni con gli NPC. Ciò può aiutare gli sviluppatori di giochi a creare mondi di gioco più immersivi e stimolanti.

61. Progettazione dell'interfaccia utente

L'IA generativa può progettare interfacce utente intuitive e facili da usare. Ciò può aiutare gli sviluppatori di giochi a migliorare l'esperienza del giocatore e ad aumentare il coinvolgimento.

62. Test dei giochi

Gli strumenti di programmazione generativa possono essere utilizzati per automatizzare i test dei giochi, come l'identificazione di bug e glitch e la fornitura di feedback sull'equilibrio del gameplay. Ciò può aiutare gli sviluppatori di giochi a ridurre i tempi e i costi di test e a migliorare la qualità complessiva dei loro giochi.

> Applicazioni per i viaggi

63. Verifica dell'identità

L'IA generativa nei sistemi di riconoscimento facciale e verifica dell'identità negli aeroporti può aiutare nell'identificazione e nell'autenticazione dei passeggeri. Ciò si ottiene generando un'immagine completa del volto di un passeggero utilizzando fotografie scattate da varie angolazioni, semplificando il processo di identificazione e conferma dell'identità dei viaggiatori.

Esempio reale: Allpass.ai ha sviluppato uno strumento mobile che trasforma gli smartphone in scanner di identità contactless per rendere i check-in più rapidi e i processi di viaggio più convenienti.

Questa soluzione integra anche la verifica biometrica e il rilevamento delle frodi, migliorando la sicurezza sfruttando un database globale di documenti di identità.

64. Raccomandazioni personalizzate di viaggio e destinazioni

L'IA generativa può analizzare i dati dei clienti, come le prenotazioni passate e le preferenze, per fornire raccomandazioni personalizzate su destinazioni di viaggio, alloggi e attività.

> Applicazioni per il retail

65. Raccomandazioni di prodotti

Utilizzando modelli generativi, gli strumenti di retail possono suggerire ai clienti prodotti nuovi o alternativi che potrebbero interessare loro, in base alla loro cronologia di acquisti e alle loro preferenze. Inoltre, prevede le esigenze e le preferenze future dei clienti, migliorando l'intero percorso di acquisto.

Esempio reale: Adoric offre uno strumento che aiuta i siti web a mostrare raccomandazioni di prodotti in vari punti del percorso del cliente, come sulla home page o durante il checkout.

Lo strumento utilizza funzionalità avanzate come il Targeting del Pubblico e i Trigger delle Campagne per ottimizzare il coinvolgimento dei clienti in base a fattori come la posizione e la fonte di traffico.

66. Progettazione di prodotti e display

L'IA generativa può creare nuovi design di prodotto basati sull'analisi delle attuali tendenze di mercato, delle preferenze dei consumatori e dei dati storici sulle vendite.

Ad esempio, creare design per abbigliamento, mobili o elettronica può essere un'opzione. Personalizzare le opzioni di visualizzazione in base alla scelta del cliente è un'altra opzione.

67. Generazione automatizzata di contenuti per il retail

I rivenditori possono utilizzare l'IA per creare descrizioni di prodotti, contenuti promozionali per i social media, post di blog e altri contenuti che migliorano la SEO e stimolano il coinvolgimento dei clienti.

68. Gestione dell'inventario e ottimizzazione della supply chain

L'IA generativa può aiutare a prevedere la domanda di prodotti, generando previsioni basate su dati storici di vendita, tendenze, stagionalità e altri fattori. Ciò migliora il controllo dell'inventario riducendo al minimo sia le eccedenze che le carenze di scorte.

69. Assistenti virtuali per lo shopping

L'IA generativa può alimentare assistenti virtuali conversazionali che aiutano i clienti nel loro percorso di acquisto, generando risposte alle loro domande e guidandoli attraverso il processo di acquisto.

> Applicazioni assicurative

70. Documentazione delle polizze

Gli strumenti di IA generativa in ambito assicurativo possono aiutare a generare documenti di polizza basati su dettagli specifici dell'utente. Possono compilare automaticamente le informazioni dove necessario, accelerando il processo di creazione di questi documenti.

Esempio reale: Lemonade Insurance ha implementato la tecnologia IA e chatbot, nota come Maya, per gestire le sue offerte assicurative.

Maya di Lemonade interagisce con i clienti in tempo reale, raccoglie informazioni e genera istantaneamente i documenti di polizza per gestire il processo di richiesta di assicurazioni per gli inquilini e per i proprietari di case.

71. Valutazione del rischio e calcolo del premio

L'IA generativa può essere utilizzata per simulare diversi scenari di rischio basati su dati storici e calcolare il premio di conseguenza.

I modelli generativi possono studiare i dati storici dei clienti per simulare scenari futuri e rischi associati. Tali simulazioni supportano l'addestramento di modelli predittivi volti a migliorare la stima del rischio e a determinare premi assicurativi adeguati.

72. Rilevamento delle frodi

L'IA generativa può generare esempi di richieste fraudolente e non fraudolente, che possono essere utilizzati per addestrare modelli di machine learning a rilevare le frodi. Questi sistemi aiutano a identificare precocemente le richieste potenzialmente fraudolente, contribuendo al risparmio sui costi per gli assicuratori.

73. Profilazione dei clienti

L'IA generativa può essere utilizzata per generare profili sintetici dei clienti, che possono aiutare nello sviluppo e nel test di modelli per la segmentazione della clientela, la previsione del comportamento e il marketing personalizzato senza violare le norme sulla privacy.

74. Elaborazione dei sinistri

I modelli di IA generativa possono essere impiegati per semplificare il processo, spesso complesso, della gestione dei sinistri. Possono generare risposte automatiche per le richieste di base sui sinistri, accelerando il processo complessivo di liquidazione e riducendo i tempi di elaborazione delle richieste assicurative.

75. Generazione di polizze

I modelli di IA generativa possono generare polizze assicurative personalizzate in base alle esigenze e alle circostanze specifiche di ciascun cliente.

Sulla base dei dati del cliente, come età, storia sanitaria, posizione e altro, il sistema IA può generare una polizza che si adatti a quegli attributi individuali, anziché fornire una polizza standard uguale per tutti.

76. Analisi predittiva e modellazione di scenari

I modelli di IA generativa possono generare migliaia di potenziali scenari a partire da tendenze e dati storici. Le compagnie assicurative possono utilizzare questi scenari per comprendere potenziali risultati futuri e prendere decisioni migliori.

> Applicazioni per la produzione

77. Manutenzione predittiva

Utilizzando algoritmi di deep learning, i produttori possono prevedere i guasti delle apparecchiature e mantenerle in modo proattivo. Questi modelli possono essere addestrati sui dati provenienti dalle macchine stesse, come temperatura, vibrazioni, suoni, ecc.

Man mano che questi modelli apprendono questa gestione dei dati, possono generare previsioni su potenziali guasti, consentendo una manutenzione preventiva e riducendo i tempi di inattività.

Esempio reale: BlueScope ha collaborato con Siemens per sfruttare la piattaforma di Manutenzione Predittiva Senseye per affrontare i tempi di inattività operativa nelle sue linee di produzione.

Attraverso il monitoraggio IoT dei macchinari, BlueScope ha rilevato i guasti alle apparecchiature più precocemente, il che ha contribuito a ridurre gli sprechi di risorse e a migliorare l'efficienza produttiva.

78. Controllo qualità

L'IA può aiutare a migliorare i processi di controllo qualità nella produzione. Imparando dalle immagini dei prodotti passati e identificando quelli difettosi, gli strumenti di IA generativa possono generare un modello per prevedere se un prodotto appena fabbricato è probabilmente difettoso.

79. Pianificazione della produzione e gestione dell'inventario

I modelli di IA generativa possono simulare vari scenari di produzione, prevedere la domanda e aiutare a ottimizzare i livelli di inventario. Possono utilizzare i dati storici dei clienti per prevedere la domanda, consentendo così programmi di produzione più accurati e livelli di inventario ottimali.

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Applicazioni genAI specifiche per funzione aziendale

> Applicazioni per il servizio clienti

80. Risposte personalizzate ai clienti

Gli strumenti di IA generativa conversazionale possono essere addestrati sui dati dei clienti, come acquisti passati, cronologia delle chat e feedback dei clienti, per creare un profilo personalizzato per ciascun cliente. Quando un cliente invia un messaggio, ChatGPT o altri strumenti simili possono utilizzare questo profilo per fornire risposte pertinenti e personalizzate in base alle esigenze e alle preferenze specifiche del cliente.

Esempio reale: Durante la pandemia di COVID-19, Banc Sabadell ha collaborato con Zendesk per implementare un sistema di chat basato sull'IA.

Questo assistente virtuale ha aiutato a gestire l'impennata di richieste dei clienti fornendo opzioni di self-service per le domande più comuni e indirizzando le questioni più complesse agli operatori umani per la risoluzione.

81. Assistenza clienti multilingue

L'assistenza multilingue offerta da strumenti di IA generativa come ChatGPT per il servizio clienti prevede l'utilizzo delle capacità dei large language model del sistema per fornire supporto ai clienti che parlano lingue diverse. Gli strumenti di IA conversazionale possono essere addestrati in una varietà di lingue e possono tradurre i messaggi da una lingua all'altra in tempo reale.

Figura 15: Una risposta multilingue esemplare generata da ChatGPT.

82. Risposte rapide a richieste e reclami dei clienti

Gli strumenti conversazionali possono essere addestrati a riconoscere e rispondere ai reclami più comuni dei clienti, come problemi con la qualità del prodotto, ritardi nella spedizione o errori di fatturazione.

Quando un cliente invia un messaggio con un reclamo, lo strumento può analizzare il messaggio e fornire una risposta che affronti le preoccupazioni del cliente e offra potenziali soluzioni.

Esempio reale: ServiceNow GenAI ha aumentato il self-service dei dipendenti del 14% e quello dei clienti del 10%, consentendo agli utenti di trovare intuitivamente le risposte da soli con la sua funzione self-service. Questo cambiamento riduce il carico sugli help desk, consentendo agli agenti di concentrarsi su compiti più coinvolgenti e fornendo agli utenti soluzioni tempestive.

Il team DT ServiceNow ha risparmiato $5,5 milioni all'anno attraverso questo metodo, con un tasso di deviazione degli incidenti ITSM del 54% e Now Support che ha raggiunto quasi il 20% di evitamento dei casi. Questo approccio garantisce risoluzioni rapide e aumenta la soddisfazione, poiché il 56% dei clienti segnala esperienze positive con le soluzioni riepilogate dall'IA.³³

83. Creazione di email per i clienti

Strumenti come ChatGPT possono creare modelli di email personalizzati per singoli clienti utilizzando le informazioni fornite dal cliente. Quando compone email per i clienti, ChatGPT può sfruttare i modelli per creare messaggi personalizzati in base alle preferenze e ai requisiti del destinatario.

Figura 16: ChatGPT fornisce un modello di email per un determinato problema del cliente.

84. Rispondere alle recensioni dei clienti

Quando un cliente lascia una recensione o un commento sulle piattaforme di recensioni online o sul tuo sito web, ChatGPT o altri strumenti possono generare una risposta che affronti le preoccupazioni del cliente e offra potenziali soluzioni o assistenza.

85. Rispondere alle FAQ

Ad esempio, ChatGPT può essere addestrato sulla pagina delle FAQ o sulla knowledge base di un'azienda per riconoscere e rispondere alle domande più comuni dei clienti.

> Applicazioni finanziarie

86. Consulenza finanziaria e di investimento personalizzata

I sistemi IA possono adattare la consulenza finanziaria, i profili di rischio e le strategie di investimento utilizzando modelli generativi che simulano risultati finanziari personalizzati in base agli obiettivi e alla tolleranza al rischio dell'utente.

87. Automazione della contabilità fornitori/elaborazione delle fatture

Le soluzioni di IA generativa vanno oltre l'estrazione di coppie chiave-valore dai documenti e consentono agli utenti di interrogare i documenti in modo flessibile, contribuendo a sbloccare l'automazione per documenti più complessi.

Figura 17: Elaborazione delle fatture con IA generativa.³⁴

Esempio reale: BBVA, la seconda banca spagnola, ha collaborato con OpenAI per acquisire 3.000 licenze ChatGPT Enterprise. ChatGPT Enterprise, una versione business-oriented di ChatGPT, consente ai dipendenti di creare "GPT" personalizzati su misura per attività o flussi di lavoro specifici.

Il personale BBVA di vari dipartimenti, tra cui legale, rischio, marketing, talenti e finanza, ha sviluppato oltre 2.900 GPT. Questi strumenti svolgono varie funzioni, come interpretare la terminologia relativa al rischio come "write-off" o redigere risposte alle richieste dei clienti del retail banking.

BBVA ha riferito che i primi utilizzatori hanno registrato un aumento della produttività, con l'80% degli utenti che afferma che gli strumenti fanno risparmiare più di due ore a settimana. Tuttavia, permangono preoccupazioni sugli impatti misurabili sui profitti e sulle sfide di scalare la tecnologia. L'azienda ha evidenziato le difficoltà di integrare ChatGPT Enterprise con sistemi interni e database complessi.

La banca ha successivamente ampliato a 3.300 licenze e prevede un'ulteriore crescita nel 2025.

Per ulteriori informazioni, consulta applicazioni dell'IA nella contabilità fornitori.

> Applicazioni di marketing

88. Creazione di contenuti per il marketing

Gli strumenti di IA generativa consentono alle aziende di creare contenuti personalizzati come descrizioni di prodotti, post sui social media, annunci video e campagne email.

Un recente studio condotto su oltre tre anni di ricerca ha rilevato che la sinergia uomo-IA è più probabile nei compiti creativi rispetto a quelli decisionali. Nel lavoro creativo come la creazione di contenuti, l'IA integra la creatività umana occupandosi dei compiti ripetitivi, mentre gli esseri umani forniscono l'intuito e l'originalità.³⁵

Ad esempio, gli strumenti IA possono generare titoli, strutturare articoli e suggerire call to action, mentre i marketer perfezionano il messaggio e garantiscono la coerenza del marchio. Questa collaborazione aumenta l'efficienza senza perdere il tocco creativo che coinvolge il pubblico.

Man mano che l'IA evolve, le aziende dovrebbero concentrarsi sull'integrazione strategica dell'IA nei flussi di lavoro dei contenuti, piuttosto che sull'automazione completa dei processi creativi.

Figura 18: Contenuto generato dall'IA per pubblicizzare un nuovo modello di auto elettrica utilizzando ChatGPT.

Esempio reale: Site Smart Marketing³⁶ , un'agenzia di marketing digitale e sviluppo web, ha affrontato sfide nel ridimensionare la produzione di contenuti mantenendo la qualità e aderendo alle linee guida del marchio. Collaborando con Narrato, hanno ottenuto:

• Maggiore efficienza: Integrando gli strumenti di creazione di contenuti basati sull'IA di Narrato, Site Smart ha ridotto i tempi di produzione dei contenuti di un fattore otto. Funzionalità come i modelli IA personalizzati e le impostazioni del tono di voce del marchio hanno consentito la generazione di contenuti on-brand fin dall'inizio.
• Riduzione dei costi: L'integrazione con Narrato ha portato a una diminuzione dell'80% dei costi di produzione dei contenuti. Questa efficienza ha permesso a Site Smart di riallocare le risorse in modo più efficace, concentrandosi su aree che generano maggiore valore per i suoi clienti.
• Migliore controllo qualità: La piattaforma di Narrato ha fornito uno spazio di lavoro centralizzato con una migliore collaborazione e una riduzione degli errori. L'integrazione dell'IA ha garantito coerenza dei contenuti e allineamento con il tono del marchio, riducendo al minimo la necessità di revisioni approfondite.

89. Esperienza cliente personalizzata

ChatGPT e altri strumenti generativi simili, con la loro elaborazione del linguaggio naturale, possono generare contenuti personalizzati per i tuoi clienti in base alle loro preferenze, comportamenti passati e dati demografici. Questo può aiutarti a creare contenuti mirati che risuonano con il tuo pubblico, portando a un maggiore coinvolgimento e tassi di conversione.

90. Ricerca sul pubblico

L'IA generativa può essere utilizzata per analizzare i dati dei clienti come:

• Query di ricerca
• Interazioni sui social media
• Acquisti passati per identificare modelli e tendenze nel comportamento dei clienti.

Analizzando questi dati, gli strumenti di IA generativa possono aiutarti a identificare le preferenze, gli interessi e i punti dolenti del tuo pubblico target. Queste informazioni possono orientare i tuoi messaggi di marketing, i contenuti e lo sviluppo del prodotto.

91. Scrivere descrizioni di prodotti

Le descrizioni dei prodotti svolgono un ruolo cruciale nel marketing, in quanto forniscono ai potenziali clienti informazioni dettagliate sulle caratteristiche, i vantaggi e il valore di un prodotto. Strumenti generativi come ChatGPT possono aiutare a creare descrizioni di prodotto convincenti e informative che risuonano con il tuo pubblico target.

92. Creare sondaggi per i clienti

I marketer possono utilizzare i sondaggi come strumento prezioso per raccogliere feedback e approfondimenti dai clienti al fine di migliorare prodotti, servizi e tattiche promozionali. Ecco alcuni modi in cui l'IA generativa può aiutare nella creazione di sondaggi per i clienti:

• Generazione di domande
• Organizzazione della struttura del sondaggio
• Rendere i sondaggi multilingue grazie alle sue capacità di traduzione
• Analisi del sondaggio

93. Generare annunci video o demo di prodotti

Le applicazioni di generazione video nella GenAI includono:

• Annunci video: Con l'IA generativa, le aziende possono creare annunci video di alta qualità che possono essere utilizzati su varie piattaforme, inclusi social media e siti di condivisione video. Questo può aiutare ad aumentare la notorietà del marchio e a stimolare le conversioni.
• Demo di prodotti: La generazione video può anche essere utilizzata per creare video dimostrativi di prodotti. Utilizzando l'IA generativa per creare questi video, le aziende possono mostrare i loro prodotti in modo visivamente accattivante, il che può aiutare ad aumentare il coinvolgimento e le vendite.

Esempio reale: SimCorp, fornitore globale di soluzioni integrate di gestione degli investimenti, ha collaborato con Synthesia per migliorare l'efficienza e la coerenza del suo processo di produzione video. Collaborando con Synthesia, hanno ottenuto:

• Produzione accelerata: Utilizzando la piattaforma di creazione video basata sull'IA di Synthesia, SimCorp ha aumentato la sua produzione video di cinque volte.
• Risparmio di tempo: La collaborazione ha consentito la creazione di due video di 3-4 minuti in un solo giorno, riducendo il tempo precedentemente necessario.
• Branding coerente: La piattaforma di Synthesia ha garantito che tutti i video mantenessero un'esperienza di marca coerente e di alta qualità, in linea con le linee guida di SimCorp.

94. Campagne di email marketing

Sfruttare l'IA generativa per l'email marketing supporta i processi di marketing semplificando l'automazione e aumentando la personalizzazione e la creatività con la generazione di contenuti coinvolgenti.

Gli strumenti di IA generativa possono essere utilizzati per generare:

• Testo delle email personalizzato
• Oggetti delle email
• Immagini all'interno del corpo dell'email
• Call-to-action (CTA).

Gli strumenti di email marketing IA possono anche consentire alle aziende di:

• Automatizzare le risposte email
• Selezionare il pubblico target
• Ottimizzare i tempi di invio delle email

SEO Applications

95. Generare idee per argomenti per la scrittura di contenuti

Strumenti generativi come ChatGPT possono essere utilizzati per generare idee per argomenti per la scrittura di contenuti SEO, sfruttando le sue capacità di elaborazione del linguaggio per:

• Produrre parole chiave e frasi pertinenti
• Analizzare i contenuti dei concorrenti per identificare le lacune nella copertura
• Suggerire argomenti basati sulle tendenze attuali e sulle query di ricerca degli utenti

96. Condurre ricerche di parole chiave

Il processo di inclusione di parole chiave correlate nei contenuti è cruciale per una strategia SEO di successo, in quanto aiuta a determinare i termini e le frasi che i potenziali clienti utilizzano quando cercano prodotti o servizi correlati alle offerte del sito web.

Strumenti generativi come ChatGPT possono svolgere funzioni nell'ottimizzazione della ricerca di parole chiave, come:

• Generare parole chiave: Può generare un elenco di parole chiave pertinenti per un argomento o un tema, analizzando il contesto e il linguaggio utilizzato nelle informazioni fornite.
• Identificare le tendenze delle parole chiave: Può analizzare i dati di ricerca per identificare le tendenze attuali delle parole chiave e suggerire termini che probabilmente saranno popolari nel prossimo futuro.

Figura 19: Generare idee per parole chiave per contenuti di marketing B2B con ChatGPT.

97. Trovare i titoli giusti

Strumenti generativi come ChatGPT possono generare titoli ottimizzati per la SEO, assicurando che i titoli siano:

• Descrittivi e che trasmettano chiaramente l'argomento del contenuto
• In grado di incorporare parole chiave pertinenti correlate all'argomento
• Concisi e diretti, rientrando tipicamente nel limite di 60-70 caratteri per una visualizzazione ottimale nelle pagine dei risultati dei motori di ricerca.
• Accattivanti e in grado di attirare clic, il che può contribuire a migliorare il tasso di clic (CTR) e, in ultima analisi, la SEO

98. Raggruppamento dell'intento di ricerca

Comprendere l'intento di ricerca dietro una query è fondamentale per creare contenuti che soddisfino in modo accurato ed efficace le esigenze dei clienti, portando a un maggiore coinvolgimento e conversioni.

Strumenti come ChatGPT possono assistere nel raggruppamento dell'intento di ricerca analizzando le query di ricerca e categorizzandole in base all'obiettivo o allo scopo previsto dall'utente, grazie ai metodi di Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP). Ciò consente alle aziende e ai marketer di comprendere lo scopo di specifiche query di ricerca e di perfezionare i loro contenuti e le loro strategie per soddisfare più efficacemente le esigenze del loro pubblico.

Esempio reale: HubSpot IA Search Grader³⁷ è progettato per valutare la visibilità e il sentiment del marchio sui motori di ricerca basati sull'IA come ChatGPT e Perplexity. Analizzando come questi modelli fanno riferimento al marchio, fornisce approfondimenti sulle prestazioni attuali e identifica le aree di miglioramento. Le caratteristiche principali includono:

• Analisi del sentiment del marchio: Valuta il tono e il contesto in cui i modelli IA discutono del marchio, offrendo un punteggio di sentiment per misurare la percezione pubblica.
• Valutazione della share of voice: Misura la presenza del marchio rispetto ai concorrenti all'interno dei risultati di ricerca generati dall'IA, per aiutare gli utenti a comprendere la loro posizione sul mercato.
• Reporting: Fornisce un'analisi dettagliata che evidenzia i punti di forza e di debolezza del marchio nel panorama della ricerca IA.

99. Creare la struttura dei contenuti

Strumenti come ChatGPT possono assistere nella creazione di una struttura dei contenuti generando schemi e suggerimenti organizzativi per un determinato argomento. Questo può essere utile per massimizzare la SEO, perché contenuti ben strutturati e organizzati offrono una migliore esperienza utente e aiutano i motori di ricerca a comprendere il contesto e la pertinenza del contenuto.

Figura 20: ChatGPT crea la struttura di un contenuto.

100. Generare meta descrizioni

Una meta descrizione è un attributo HTML che fornisce un breve riassunto del contenuto di una pagina web. La meta descrizione funge da pubblicità per la pagina, incoraggiando gli utenti a fare clic sul link e a visitare la pagina. Pertanto, le meta descrizioni sono un elemento importante nella SEO.

ChatGPT può essere utilizzato per creare meta descrizioni efficaci generando riassunti del contenuto che descrivano in modo accurato e conciso l'argomento principale di una pagina.

101. Creare codici sitemap

Una sitemap è un file XML strutturato che elenca tutte le pagine e i contenuti di un sito web. Aiuta i motori di ricerca a comprendere la struttura e l'organizzazione di un sito web. Il codice sitemap fornisce informazioni su ciascuna pagina, come l'URL, la data dell'ultima modifica e la sua priorità rispetto ad altre pagine del sito.

ChatGPT può essere utilizzato per generare codici sitemap, producendo un file XML che elenca tutte le pagine e i contenuti di un sito web.

> Applicazioni per le risorse umane

102. Generazione di descrizioni delle mansioni

L'IA generativa può essere utilizzata per creare descrizioni delle mansioni che riflettano accuratamente le competenze e le qualifiche richieste per una particolare posizione.

Esempio reale: Per elaborare e recuperare curriculum pertinenti in base a descrizioni delle mansioni in linguaggio naturale, DataToBiz ha sviluppato un filtro curriculum basato sull'IA. Utilizzando la ricerca semantica e i large language model (LLM), il filtro curriculum ha consentito l'interpretazione e l'abbinamento delle descrizioni delle mansioni con i curriculum. Il sistema ha migliorato le query degli utenti, indicizzato i curriculum e fornito risultati contestualmente accurati.

La soluzione ha anche migliorato la soddisfazione degli utenti, ottimizzando l'efficienza operativa e consentendo un'acquisizione strategica dei talenti, che si tradurrebbe in una selezione dei candidati più rapida e accurata.³⁸

103. Creare domande per i colloqui

I dipartimenti HR spesso devono sviluppare una serie di domande da porre ai candidati durante il processo di colloquio, il che può richiedere molto tempo. L'IA può generare domande per il colloquio pertinenti alla posizione lavorativa e che valutino le qualifiche, le competenze e l'esperienza del candidato.

Figura 21: ChatGPT crea una serie di domande per un colloquio per una posizione lavorativa.

104. Generare materiali di onboarding

L'IA può generare materiali di onboarding per i nuovi dipendenti, come video di formazione, manuali e altra documentazione.

105. Supporto ai dipendenti con chatbot IA

Sfruttare gli strumenti IA può migliorare la soddisfazione dei dipendenti semplificando l'accesso alle informazioni e automatizzando i processi HR di routine. Questi sistemi supportano gli agenti HR nella gestione efficiente di compiti quali:

• Rispondere alle domande frequenti,
• Elaborare le richieste di ferie,
• Gestire le buste paga, e
• Sovrintendere ai benefici come l'assistenza sanitaria, i piani pensionistici e le opportunità di sviluppo professionale.

Esempio reale: TheKey aveva bisogno di migliorare il suo processo di candidatura, che richiedeva molto tempo e portava a tassi di conversione inferiori.³⁹ I processi manuali e le inefficienze nelle assunzioni rallentavano il processo decisionale e l'integrazione con l'ecosistema di assunzione più ampio.

I chatbot HR basati sull'IA e gli assistenti virtuali hanno semplificato il processo di candidatura, riducendo i tempi di candidatura di 10 volte e aumentando significativamente i tassi di conversione. Automatizzando le attività chiave e fornendo approfondimenti preziosi, questi strumenti IA hanno migliorato il processo decisionale e l'integrazione con l'ecosistema di assunzione.

Esempio reale: IBM Gli agenti HR sfruttano una libreria completa di automazioni conversazionali IA predefinite, denominate "skill-flow". Queste automazioni aiutano a gestire compiti HR complessi garantendo al contempo la conformità alle normative e alle politiche aziendali. Fornisce inoltre ai dipendenti un'esperienza di chat self-service basata sul linguaggio naturale.⁴⁰

106. Aumentare la produttività sul posto di lavoro

Le grandi imprese affrontano una sfida persistente nell'ottimizzare il tempo dei knowledge worker, poiché uno sforzo significativo viene speso in attività di routine come la preparazione di email e riunioni, piuttosto che nelle responsabilità principali.

Un esperimento sul campo di sei mesi utilizzando Microsoft 365 Copilot ha dimostrato che l'IA generativa può ridurre il tempo dedicato alle email del 25%, accelerare il completamento dei documenti e aumentare il tempo di concentrazione, il tutto senza interrompere i flussi di lavoro del team o le strutture delle riunioni.

I miglioramenti più notevoli si sono verificati in compiti che i lavoratori potevano adattare in modo indipendente, evidenziando i primi guadagni di produttività, ma sottolineando anche la necessità di cambiamenti organizzativi più ampi per realizzare appieno la trasformazione guidata dall'IA.⁴¹

> Applicazioni per la supply chain e gli approvvigionamenti

107. Previsione della domanda e gestione della supply chain

L'IA generativa può aiutare le aziende a prevedere la domanda di prodotti e servizi specifici per ottimizzare di conseguenza le operazioni della supply chain. Questo può aiutare le aziende a ridurre i costi di inventario, migliorare i tempi di evasione degli ordini e ridurre gli sprechi e le eccedenze di magazzino.

Scopri come l'IA generativa trasforma le operazioni della supply chain prevedendo la domanda e ottimizzando i processi.

Esempio reale: Un'azienda leader nei servizi farmaceutici che opera nelle Americhe, in Europa e in Asia-Pacifico ha dovuto affrontare sfide ricorrenti nell'allineare la domanda dei clienti con le consegne dei fornitori. Le sue previsioni interne si basavano su modelli statistici che non tenevano conto dei cambiamenti stagionali della domanda o dei lanci di nuovi prodotti. Questa visibilità limitata ha creato esaurimenti delle scorte in 25 siti e ha ridotto le prestazioni complessive della supply chain.

Entro tre mesi dall'adozione di Kinaxis Maestro, il team di pianificazione è passato da un orizzonte di previsione di una settimana a un orizzonte di pianificazione di 18 mesi. Il sistema ha incorporato lanci di prodotti, cambiamenti nella copertura assicurativa e segnali di domanda e offerta in tempo reale. I risultati principali hanno incluso:

• Aumento dell'accuratezza delle previsioni del 47%.
• Riduzione del 14% delle scorte disponibili.
• Miglioramento del 34% nella rotazione delle scorte.
• Riduzione significativa delle cancellazioni degli ordini dei pazienti dovute alla disponibilità dei prodotti.⁴²

108. Gestione dell'inventario con chatbot IA

I chatbot IA possono gestire i processi di approvvigionamento automatizzando attività come il monitoraggio dei livelli di inventario, il riordino delle merci e il monitoraggio degli ordini in tempo reale. Migliorano inoltre il processo decisionale attraverso la previsione della domanda, la categorizzazione dei prodotti e la fornitura di aggiornamenti sull'inventario in tempo reale. Ecco i vantaggi dell'utilizzo dei chatbot IA per la gestione dell'inventario:

• Approvvigionamento automatizzato: I chatbot IA possono riordinare automaticamente gli articoli in base alle soglie di stock.
• Monitoraggio dell'inventario: Forniscono aggiornamenti in tempo reale sui livelli di stock e sullo stato degli ordini.
• Assistenza clienti: Gestiscono le richieste sulla disponibilità dei prodotti e sui dettagli degli ordini.
• Categorizzazione migliorata: Utilizzano il machine learning per classificare e suggerire meglio i prodotti.

109. Trasporto e instradamento

L'IA generativa può migliorare notevolmente il trasporto e l'instradamento nella gestione della supply chain. Elaborando grandi volumi di dati da più fonti, può creare piani di trasporto ottimizzati, risparmiando tempo e aumentando l'efficienza logistica.

I principali vantaggi includono:

• Pianificazione dei percorsi economicamente vantaggiosa e consegne puntuali.
• Gestione più intelligente dei veicoli e della flotta con un migliore utilizzo delle risorse e una minore usura.
• Instradamento adattivo che risponde a interruzioni e ritardi.

Esempi reali:

Il sistema ORION di UPS ha consentito di risparmiare oltre 10 milioni di galloni di carburante all'anno, migliorando al contempo le prestazioni di consegna puntuale.⁴³

DHL ha registrato un aumento del 15% nelle consegne puntuali e una riduzione del 20% dei ritardi di spedizione utilizzando la sua piattaforma MySupplyChain basata sull'IA.⁴⁴

> Applicazioni legali

110. Generazione di contratti

L'IA generativa può generare contratti basati su modelli e criteri predefiniti. Ciò può far risparmiare tempo e fatica ai reparti acquisti e contribuire a garantire coerenza e accuratezza nel linguaggio contrattuale.

Esempio reale: Orangetheory ha lavorato con Ironclad per automatizzare i processi di gestione dei contratti e sfruttare IA Assist per gestire oltre 1.000 modelli di contratto nella sua rete di franchising.

Questa collaborazione ha ridotto le tempistiche dei progetti da sei a tre mesi e ha migliorato l'esperienza del cliente con soluzioni contrattuali digitali.

111. Conformità contrattuale

Le aziende hanno migliaia di contratti con vari termini negoziati. Gli LLM o le applicazioni di IA generativa con capacità di comprensione del linguaggio possono:

• Categorizzare i contratti
• Identificare i termini comuni
• Evidenziare termini unici o rari

112. Chatbot legali

L'IA generativa consente ai chatbot di fornire una guida legale di base interpretando le domande degli utenti e fornendo risposte chiare e accurate. Questi chatbot possono assistere con domande legali comuni, come i diritti degli inquilini o le basi contrattuali, e aiutare gli utenti a preparare semplici documenti legali tramite prompt guidati.

Possono anche indirizzare gli utenti verso le risorse giuste, come i servizi di assistenza legale o i portali governativi, in base al problema in questione. Automatizzando il supporto legale iniziale, i chatbot basati sull'IA rendono l'assistenza legale più accessibile, in particolare per le persone che potrebbero incontrare barriere di costo o di accessibilità.

113. Automazione della governance e della conformità dell'IA

Le organizzazioni stanno implementando strumenti di governance dell'IA per la reportistica normativa, l'audit dei modelli e la spiegabilità.

Le applicazioni includono:

• Generazione di documenti di policy e conformità
• Valutazione del rischio IA e rilevamento dei bias
• Traccia di audit e sintesi delle decisioni spiegabili

Esempio reale: Credo IA offre funzionalità come il Registro IA per la visibilità del sistema, gli Spazi di Lavoro di Governance per la gestione della conformità, l'Intelligence delle Policy per una supervisione standardizzata e i Guardrail per garantire un uso responsabile dell'IA generativa.

Disponibile in configurazioni cloud pubblico, cloud privato e self-hosted, la piattaforma consente alle organizzazioni di mantenere trasparenza, conformità normativa e responsabilità durante l'intero ciclo di vita dell'IA.⁴⁵

> Applicazioni per le vendite

114. Generazione di video di vendita

L'IA generativa può essere utilizzata per creare video di vendita personalizzati, adattati alle esigenze e alle aspettative specifiche del cliente. Questi video di vendita personalizzati consentono ai rappresentanti di affrontare individualmente gli obiettivi di vendita, aumentare le relazioni personali con i clienti e generare più lead.

Esempio reale: Xerox ha collaborato con la piattaforma video di avatar IA di Synthesia per ridurre i costi di produzione video del 50% e il tempo necessario per creare contenuti formativi del 30%.

La piattaforma ha anche permesso a Xerox di localizzare i materiali di formazione per la sua forza lavoro globale, migliorando al contempo il coinvolgimento e la retention delle conoscenze per oltre 1.000 rappresentanti di vendita.

115. Coaching sulle vendite

L'IA generativa può essere utilizzata per fornire un coaching personalizzato sulle vendite ai singoli rappresentanti, in base ai loro dati di performance e allo stile di apprendimento. Ciò può aiutare i team di vendita a migliorare le proprie competenze e prestazioni e ad aumentare la produttività delle vendite.

116. Previsione delle vendite e ottimizzazione della pipeline

L'IA generativa può analizzare i dati storici delle vendite e generare previsioni per le vendite future. In questo modo, i team di vendita possono ottimizzare la propria pipeline e allocare le risorse in modo più efficace.

117. Identificazione e qualificazione dei lead

L'IA può essere utilizzata per identificare potenziali lead di vendita in base ai dati e al comportamento dei clienti e per qualificare i lead in base alla loro probabilità di conversione. Inoltre, può generare tattiche e campagne di vendita personalizzate per la generazione di lead.

> Applicazioni di audit

118. Automazione della reportistica di audit

I processi manuali, come la reportistica, possono richiedere molto tempo ed essere soggetti a errori. I modelli generativi come ChatGPT possono aiutare i revisori ad automatizzare le attività ripetitive, come le pratiche burocratiche e i report. In particolare, possono produrre report standardizzati (come nella figura sottostante) che offrono coerenza nel modo in cui vengono presentati i risultati.

Figura 22: Generazione di report di audit con ChatGPT di OpenAI.

Esempio reale: KPMG ha collaborato con MindBridge per sfruttare l'IA nell'analisi dei dati finanziari e nell'automazione dei processi di audit.

Questa partnership ha aumentato l'accuratezza e l'efficienza degli audit utilizzando l'IA per rilevare anomalie e segnalare transazioni rischiose. Ha permesso a KPMG di fornire ai propri clienti approfondimenti finanziari più affidabili.

119. Analisi dei dati dei documenti

I processi di audit analizzano regolarmente ampi set di dati finanziari e operativi.

ChatGPT può automatizzare alcune di queste attività di analisi dei dati, come:

• Eseguire calcoli
• Aggregazioni
• Confronti tra set di dati

120. Monitoraggio del rischio in tempo reale

Gli strumenti di IA generativa possono anche essere utili nel monitoraggio del rischio in tempo reale. I revisori interagiscono con il modello per esplorare le operazioni, le misure di controllo e il contesto aziendale dell'organizzazione.

ChatGPT, ad esempio, può assistere i revisori nella valutazione dei livelli di rischio, nell'identificazione delle aree prioritarie per ulteriori indagini e nell'ottenere approfondimenti sui potenziali pericoli.

121. Riconoscimento di pattern e rilevamento di anomalie

L'IA generativa può aiutare i revisori a individuare e segnalare anomalie di audit per un ulteriore esame. Se integrata correttamente con la valutazione umana, gli strumenti di IA generativa possono essere utili per identificare potenziali frodi e migliorare le funzioni di audit interno.

I revisori possono utilizzare le capacità di elaborazione del linguaggio naturale dei modelli di IA generativa per rivelare potenziali rischi che potrebbero essere difficili da identificare manualmente, fornendo dati pertinenti e chiedendo di cercare pattern anomali o inaspettati.

122. Formazione dei revisori

Nell'audit, ChatGPT può formare i revisori offrendo loro competenze, spiegazioni ed esempi pertinenti al loro lavoro. Può offrire materiali didattici come:

• Conoscenze concettuali
• Casi di studio

> Applicazioni per Ricerca e Sviluppo (R&S)

123. Collaborazione di gruppo per i team di R&S

L'IA generativa può funzionare come un compagno di squadra collaborativo nel processo decisionale e nella risoluzione dei problemi di alto livello. Offrendo suggerimenti, valutando compromessi e sintetizzando conoscenze tra diversi domini, gli strumenti IA possono migliorare il lavoro di squadra interdisciplinare.

Esempio reale: È stato condotto uno studio con 776 professionisti di Procter & Gamble per valutare l'impatto dell'IA, in particolare GPT-4, sul lavoro di squadra e sulle prestazioni individuali nelle attività di sviluppo prodotto.⁴⁶ I risultati chiave dello studio includono:

• Miglioramento delle prestazioni: Gli individui assistiti dall'IA hanno ottenuto risultati pari a quelli dei tradizionali team di due persone senza IA, indicando che l'IA può replicare i benefici della collaborazione umana. I team che utilizzavano l'IA hanno mostrato i livelli di prestazione più elevati, in particolare nella produzione di soluzioni di alta qualità.
• Integrazione delle competenze: L'assistenza dell'IA ha permesso sia ai professionisti commerciali che a quelli di R&S di sviluppare soluzioni equilibrate che integravano prospettive tecniche e di mercato, colmando efficacemente i tradizionali silos di competenze.
• Guadagni di efficienza: I partecipanti che utilizzavano l'IA hanno completato le attività il 12-16% più velocemente rispetto a quelli senza IA, generando anche soluzioni più dettagliate e ampie.
• Impatto emotivo: Gli utenti dell'IA hanno riportato un aumento delle emozioni positive, come eccitazione ed entusiasmo, e una diminuzione dei sentimenti negativi, come ansia e frustrazione, rispetto alle loro controparti che non utilizzavano l'IA.

124. IA generativa nella ricerca sull'IA

Con l'aumentare della domanda di capacità generative, i ricercatori stanno esplorando nuove innovazioni architetturali e metodi di addestramento per migliorare l'efficienza, la scalabilità e le prestazioni.

Ciò include affrontare sfide come il costo computazionale, le limitazioni di memoria e la capacità di gestire finestre di contesto più lunghe mantenendo output di alta qualità.

Esempio reale:

Secondo una recente ricerca, una nuova architettura neurale chiamata Retentive Network (ReN) è stata proposta come alternativa ai Transformer per i large language model.

ReN introduce un meccanismo di retention che sostituisce l'attenzione tradizionale, offrendo complessità lineare in termini di tempo e memoria per una maggiore efficienza su sequenze lunghe. Combina i vantaggi di memoria dei modelli ricorrenti con le capacità di addestramento parallelo dei Transformer attraverso un metodo noto come decomposizione ricorrente lineare.

I risultati sperimentali mostrano che ReN eguaglia o supera le prestazioni dei Transformer su benchmark chiave, consentendo al contempo un'inferenza più rapida e un consumo di risorse ridotto.⁴⁷

> Applicazioni per la produttività e l'automazione

125. Agenti di flusso di lavoro IA

Gli agenti IA possono eseguire compiti end-to-end concatenando ragionamento, memoria e azioni tra applicazioni come CRM, Slack o Jira.

Le applicazioni includono:

• Generatori di documenti e assistenti di riepilogo
• Creatori di presentazioni
• Assistenti per browser web
• Follow-up automatici delle riunioni
• Orchestrazione del flusso di lavoro tra strumenti aziendali

Ad esempio, abbiamo valutato strumenti Excel basati sull'IA per valutarne l'accuratezza, le funzionalità e i prezzi. Ecco alcuni dei risultati:

• Claude Max: Offre la massima precisione e l'esperienza più user-friendly.
• R2 Copilot: Funziona bene su compiti di base ma ha difficoltà con calcoli più complessi.
• Quadratic: Si distingue per le sue potenti funzionalità di visualizzazione e le capacità di codifica in Python e PHP.
• Tryshortcut: Fornisce spiegazioni approfondite e funzioni analitiche, rendendolo ideale per la modellazione finanziaria.
• GPTExcel: Eccelle nel supporto di più lingue, rendendolo adatto a team internazionali.

Riepilogo delle applicazioni di IA generativa con casi d'uso ed esempi

*Un settore, una funzione aziendale o un'altra area di applicazione

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{Top 125 Applicazioni di IA Generativa}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/generative-ai-applications}},
  note   = {AIMultiple. Consultato il 22 Giugno 2026}
}

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Master student at Shanghai Jiao Tong University

Cem Dilmegani

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Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017. AIMultiple fornisce informazioni a centinaia di migliaia di aziende (secondo SimilarWeb), tra cui il 55% delle aziende Fortune 500, ogni mese. Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali come Business Insider, Forbes, Washington Post, società globali come Deloitte e HPE, ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione Europea. È possibile consultare l'elenco di altre aziende e risorse autorevoli che hanno citato AIMultiple. Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, responsabile acquisti tecnologici e imprenditore nel settore tecnologico. Ha fornito consulenza alle aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un report di McKinsey sulla digitalizzazione. Ha guidato la strategia tecnologica e gli acquisti di un'azienda di telecomunicazioni, riportando direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in soli 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato oggetto di articoli su importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider. Cem partecipa regolarmente come relatore a conferenze internazionali di settore. Si è laureato in ingegneria informatica presso l'Università di Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.

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Sıla Ermut

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Sıla Ermut è un'analista di settore presso AIMultiple specializzata in email marketing e video di vendita. In precedenza ha lavorato come recruiter in società di project management e consulenza. Sıla possiede una Laurea Magistrale in Psicologia Sociale e una Laurea triennale in Relazioni Internazionali.

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Eti Tiwari

Jul 22, 2024 at 09:05

thanks for these examples.

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Cem Dilmegani

Jul 28, 2024 at 10:25

Thank you!

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Arif Ahmed Mohammed

Jun 23, 2024 at 12:50

Real examples, thanks

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Ankit Bishnoi

Jan 31, 2024 at 09:34

The examples are real.

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Udugula Mohan

Sep 26, 2023 at 09:29

The examples were pretty realistic.

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Ishpal Chadha

Aug 25, 2023 at 01:43

This is comprehensive and useful Cem, thanks for documenting this.

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Shubham

Aug 21, 2023 at 02:29

The examples were pretty realistic

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